기존의 퍼지 규칙 기반 전문가 시스템 언어에는 크게 세 가지 단점들이 있다. 첫째, 복합 객체 추론 기능이 없으며, 둘째, 의미적으로 이해하기 쉽고 개념적으로 사용하기 용이한 퍼지 추론을 지원하지 못할 뿐 아니라, 세째, 지식 표현과 추론 방식이 기존의 데이터베이스 모텔과 구문이나 의미에서 현격 한 차이를 보이고 있기 때문에 서로 통합되기 어렵다. 본 논문에서는 이 세가지 단점들을 해결하기 위한 퍼지 객체 추론 모델의 정형화를 보이고, GIS 응용을 예로 들어 제시하는 모델이 데이타베이스내 GIS 복합 객체들을 자연스럽게 모델링하고, 이들 사이의 퍼지 추론을 성공적으로 수행함을 보인다.
토지와 관련된 정보를 저장 및 관리하는 토지정보 시스템은 사회의 발전과 사용자 요구사항이 증대함에 따라 토지의 소유뿐만 아니라 토지와 관련된 다양한 정보를 기록하고 관리하는 것이 필요하며, 축적된 정보를 이용하여 사용자의 요구에 대해 적절한 결과를 제시해야 한다. 2003년 1월 정부는 국토에 관한 법률인 국토 이용관리법을 국토의 계획 및 이용에 관한 법률로 개정하면서 비도시지역 즉, 준 도시지역, 준 농지지역, 농림지역, 자연환경전지역에 대한 관리수준을 도시지역 관리수준으로 강화하였다. 또한, 개별법으로써 산림법과 산지관리법, 농지법, 건축법, 도시계획법 등의 시행으로 사실상 전 국토는 어떠한 개발행위를 하고자 할 때 엄격한 법률의 통제를 받게 되었으며, 관련되는 법률도 $5{\sim}10$가지나 된다. 이는 특정 토지에 대한 규제의 정도가 서로 다른 다수의 법이 복합적으로 적용되기 때문에, 사용자가 단순히 해당 토지에 대한 규제정보를 알고자 할 경우 어떠한 조항이 적용되는지 인지하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문의 목적은 기존의 토지이용규제 법률서비스 시스템에서 사용자에게 보여지는 결과를 알기 쉽고 정확하게 전달할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 사용자 요구내용에 대한 결과를 필요한 부분만 요약하여 전달할 수 있도록 지식기반의 전문가시스템을 적용하여 프로토타입을 설계한다. 구현된 시스템에서 생성한 결과는 기존의 법률서비스에서 보여주던 것보다 더 간결하고 사용자 친화적인 형태로 보여질 수 있다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권4호
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pp.56-64
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2019
Planting intercropping in rubber plantations is another alternative for generating more income for farmers. However, farmers still lack the knowledge of choosing plants. In addition, information for decision making comes from many sources and is knowledge accumulated by the expert. Therefore, this research aims to create a decision support system for growing rubber trees for individual farmers. It aims to get the highest income and the lowest cost by using semantic web technology so that farmers can access knowledge at all times and reduce the risk of growing crops, and also support the decision supporting system (DSS) to be more intelligent. The integrated intercropping ontology and rule are a part of the decision-making process for selecting plants that is suitable for individual rubber plots. A list of suitable plants is important for decision variables in the allocation of planting areas for each type of plant for multiple purposes. This article presents designing and developing the intercropping ontology for DSS which defines a class based on the principle of intercropping in rubber plantations. It is grouped according to the characteristics and condition of the area of the farmer as a concept of the rubber plantation. It consists of the age of rubber tree, spacing between rows of rubber trees, and water sources for use in agriculture and soil group, including slope, drainage, depth of soil, etc. The use of ontology for recommended plants suitable for individual farmers makes a contribution to the knowledge management field. Besides being useful in DSS by offering options with accuracy, it also reduces the complexity of the problem by reducing decision variables and condition variables in the multi-objective optimization model of DSS.
다수의 UAV가 다양한 임무를 수행하면서도 편대를 유지할 수 있도록 하는 집단적 지능을 갖춘 시스템을 구축하기 위해서는 AI에 관한 연구가 필수적이다. AI의 전형적인 접근 방법에는 전문가시스템을 비롯한 규칙기반의 논리 추론방식인 '하향식' 접근 방법과 인공신경회로망, Flocking Algorithm과 같이 단순 개체간의 부분적 상호작용을 통해 전체적인 행동이 결정되는 '상향식' 접근 방법이 있다. 기존의 Flocking Algorithm과 같은 연구에서는 개개인은 개별적인 임무를 수행 할 수 없다. 또한 UAV의 편대비행과 같은 연구에서는 편대의 부분적인 결함으로 발생하는 문제에 대해 유연하게 대처 할 수 없다. 본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 대형형성 및 충돌회피 등 유효성을 확인하였다.
사출성형에서 제품의 최종 품질에 영향을 미치는 중요한 인자들 중의 하나는 사출압력이다. 전통적으로 현장의 사출전문가는 오래된 현장 경험을 바탕으로 사출압력을 결정한다. 그러나 비전문가에게는 제품의 크기, 형상 그리고 사출공정의 전반적인 과정을 고려한 적절한 사출압을 결정하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 퍼지 논리(fuzzy logic)를 이용하여 제품도면에 나와 있는 제품두께와 유동길이를 알면 쉽게 초기 사출압을 결정할 수 있도록 전문가의 경험을 규칙베이스화 하였다. 규칙베이스를 구성하기 위해서 현장 전문가들을 인터뷰하고 설문조사를 한 후 기술적인 문서를 작성하여야 하지만 본 연구에서는 사출성형 해석 프로그램인 C-Mold를 이용하여 수 차례의 시뮬레이션을 반복 수행하여 규칙베이스를 구성하였다.
This paper presents an optimal design method for fuzzy logic controllers using genetic algorithms. In general, the design of fuzzy logic controllers has difficulties in the acquisition of exper's knowledge and relies to a great extent on empirical and heuristic knowledge which, in many cases, cannot be objectively justified. So, the performance of the controller can be degraded in the case of plant parameter variations or unpredictable incident which the designer may have ignored, and parameters of the fuzzy logic controller obtained by expert's control action may not be global. To solve these problems, the proposed method using genetic algorithms in this paper, can tune the parameters of fuzzy logic controller including scaling factors and determine the appropriate number of fuzzy reles systematically and automatically. We provide the second drder dead time plant and inverted pendulum system to evaluate the feasibility and generality of our proposed method. Comparison shows that the proposed controller can producd higher accuracy and a smaller number of fuzzy rules than manually tuned fuzzy logic controller.
Visual features of a mushroom(Lentinus Edodes, L.) are critical in grading and sorting as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. To realize the automatic handling and grading of mushrooms in real time, the computer vision system should be utilized and the efficient and robust processing of the camera captured visual information be provided. Since visual features of a mushroom are distributed over the front and back sides, recognizing sides and states of the stalk including the stalk orientation from the captured image is a prime process in the automatic task processing. In this paper, the efficient and robust recognition process identifying the front and back side and the state of the stalk was developed and its performance was compared with other recognition trials. First, recognition was tried based on the rule set up with some experimental heuristics using the quantitative features such as geometry and texture extracted from the segmented mushroom image. And the neural net based learning recognition was done without extracting quantitative features. For network inputs the segmented binary image obtained from the combined type automatic thresholding was tested first. And then the gray valued raw camera image was directly utilized. The state of the stalk seriously affects the measured size of the mushroom cap. When its effect is serious, the stalk should be excluded in mushroom cap sizing. In this paper, the stalk removal process followed by the boundary regeneration of the cap image was also presented. The neural net based gray valued raw image processing showed the successful results for our recognition task. The developed technology through this research may open the new way of the quality inspection and sorting especially for the agricultural products whose visual features are fuzzy and not uniquely defined.
터널 시공이 급격하게 증가되면서 터널 시공 중 발생하는 지반의 수렴하지 않는 거동과 숏크리트의 균열전파 및 록볼트의 항복과 같은 이상현상에 대해 특별한 기준 없이 대책을 마련해야 하는 경우를 종종 직면하게 된다. 이러한 경우, 여러 시공현장에서 문제들을 극복하는데, 숙련된 전문가의 판단이 중요하게 여겨졌으나, 전문가 확보와 경제적인 문제로 인해서 비슷한 시공현장의 경험 없이도 이상현상에 대한 대책을 선정하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 터널 시공 중 적용된 보강공법의 현황을 파악하고, 국내외의 구체적인 사례를 분석하였다. 또한, 터널 막장의 안전성 등급을 결정하고, 적절한 보강공법의 선정을 위해 퍼지 수량화 이론과 퍼지추론 시스템을 기반으로 터널정보 데이터베이스를 구축하여 전문가시스템의 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가 시스템은 크게 두 가지 기능을 가진다. 전반부 모듈은 현장에서 조사하기 쉬운 막장 기록항목을 중심으로 터널 정보 입력항목을 선정하고 퍼지 수량화이론 II을 이용하여 구성한 퍼지 소속도 함수(membership function)를 통해 터널 안정성 등급을 결정한다. 후반부 모듈은 전반부 함수와 터널 안정성 등급에 따라 적절한 보강공업의 적용성을 추론한다. 개발한 시스템의 검증을 위하여 다양한 보강공업을 시공하였던 한강하저터널을 비롯한 국내 외 3곳의 터널 현장 자료를 이용하여 적용한 결과 실제 시행한 보강공법과 근접한 추론결과를 보였다. 정보화시공을 통해 터널 막장기록과 계측자료의 이용을 극대화하고 객관적인 기준의 부재로 인해 일부 전문가의 경험에만 의존하고 있는 국내 보강공법 시공기술을 보다 발전시켜 합리적인 세부적인 보강공업을 제시하는데 도움이 되고자 하였다.
The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.
프로세스 모델링 언어 설계에 있어서의 핵심적인 요구사항은 풍부한 기술적 의미론의 제공과 사용의 용이성간의 적절한 균형이다. 기존 프로세스 모델링 언어들은 프로세스 언어가 갖추어야 할 이러한 두 가지 측면을 동시에 만족시키지 못함으로써 그 동안의 다양한 연구에도 불구하고 실제 소프트웨어 산업계에서 널리 사용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 제거한 프로세스 모델링 언어 RAiSE를 정의하고 이를 잘 알려진 벤치마크 프로세스인 ISPW-6 소프트웨어프로세스에 적용한 결과를 설명한다. RAiSE는 쉽게 이해할 수 있는 그래픽 표기법을 기반으로 하여 다양한 모델링 패러다임들의 필수적인 요소들을 결합시킴으로써 이해하기 쉬우면서도 엄격하고 풍부한 의미론을 제공한다. RAiSE에 의해 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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